智慧醫療 數位轉型 新冠肺炎 Covid-19 高齡化 大數據 人工智慧 衛生福利部臺北醫院

多因素驅動從數位化轉向智慧化 程式流程團隊缺一不可

醫療AI補足人的缺口 人的改變造就成功轉型

2022-11-25
智慧醫療並不是買台設備或找一個解決方案就能完成,過程中需要經過無數討論、協調與設計,還要各單位跨部門協調以及流程改善,這才是醫療轉型需要克服的地方,也才能真正改善現有機制的痛點。

由於人口老化、醫療量能不足以及患者對服務品質要求愈來愈高,醫療產業從數位化逐漸轉向智慧化已是不得不為的趨勢,衛生福利部臺北醫院資訊室主任王立峯認為,智慧醫療其實可以視為人與儀器的進階協作。「早期作法是一次量測5、6位病人後,再把數據抄寫鍵入電腦系統中,而後交由醫師或護理人員進行判斷。由於人工抄寫非常耗費時間,而且可能出錯,遂而慢慢地朝向數位化發展,而後經由醫療儀器量測的數值會自動透過程式或經裝置、閘道器傳送到主機或儀表板上,讓相關的醫護人員可以參考。這個層次雖然可省卻人工抄寫時間,但是資料傳輸還未能做到即時。」

他進一步說明,智慧醫療則是運用科技持續地監控,將不斷產出的資料傳送到監控中心,在病患低於標準或出現危險值時,發出告警之外,這些資料傳還會被傳送到資料平台進行分析,依據不同的科室的領域知識,將所需要的資料記錄下來,這些包含正常與低於標準值的資料連接起來就會形成一個波型,以供醫生參考。「智慧醫療的背後需要有大數據與人工智慧的協助,藉由分析大量資料以作為輔助判斷的依據。雖然從數位化走向智慧化的過程中,資料量會大幅攀升,但是愈多的資料也意謂了未來可以愈精準,最終將演化到精準醫療。」

換言之,對於醫療院所而言,落實智慧醫療的第一步就是收攏資料,包含體溫、脈搏、呼吸等生命徵象(TPR)、超音波、心電圖(EKG)、加護病房臨床資訊系統(CIS)等等,當資料收集得愈完整,AI便可以愈精準判斷,並且將其用於輔助診斷,例如由AI判斷病患可以在三天後拔管,便是智慧醫療其中一種可能的應用場景。

王立峯指出,數位科技結合醫療用來避免人為可能的疏失或遺漏是現今的主流方向之一。對於醫院而言,資料的收集通常都可以克服,關鍵還是在於分析。「部立臺北醫院進行數位化已經十幾年了,醫護人員已經很習慣將資料上傳,但要發展智慧醫療還是會面臨到挑戰,尤其是在資料分析。試想當醫院收集了那麼多的原始數據(Raw Data)如果沒有醫生的參與,該如何判斷這些數據適不適合,又該如何找出規則?這也是為何,多數醫療照護產業在發展智慧醫療時,多半都需要拉高層級,由上而下落實的原因。」

用AI補足人力缺口是一方向 

今年(2022年)六月,部立臺北醫院正式上線新服務,行動醫療助理機器人可因應遠距醫療需求,提供便利的線上門診體驗。民眾只需要加入部立臺北醫院LINE官方帳號,並輸入身份證字號建立初診資料,即可於LINE官方帳號上預約視訊問診,並依預約時間進入指定LINE診間,開啟視訊通話進行問診。而且還能化身民眾的隨身醫療秘書,包含預約問診、掛號查詢及掛號提醒都可以自動完成。

除了行動醫療助理機器人外,部立臺北醫院也計畫擴大對話服務平台的應用,預計將針對個案管理,如糖尿病、高血壓、洗腎等特定族群,設計機器人來提醒用藥、回診、看診、衛教等等,甚至成為內部組織協作溝通的管道之一。

他提到,新冠疫情突顯醫療人力吃緊,而AI相關的運用剛好可以補足人力缺口,舉例而言,倘若醫生最多一天只能產出500件電腦斷層造影(Computered Tomography,CT)報告,一旦數量激增到一天1,000件時,在人力不足的情況下通常很難完成,而且還會面臨健保申報問題以及病患對快速得知結果的期待。藉由機器人來輔助便可以有效解決這項問題,醫生還是需要確認結果,雖然會增加一點負荷,但不致於超出太多,而且也有助於醫院增加營收。

流程改變 人員也須改變 

近幾年,部立臺北醫院積極加速醫療創新,2019年啟動HIS再造案,短短三個月,便讓新HIS系統在2020年1月1日順利上線。同年更換NIS系統與管理資訊系統(MIS)。2021年為因應新冠疫情爆發,全心投入防疫工作,改寫程式以承載單日3,000個PCR需求,新版洗腎系統也該年9月上線。

疫情趨緩後,部立臺北醫院大舉投入智慧醫療建設,除打造零接觸生理量測專責病房、推出行動醫療助理機器人新服務外,現也進行醫療同意書電子簽章,以取代紙本同意書。過往的流程是將紙本同意書影印後,交由病患或家屬閱讀完內容後簽名,改換電子簽章後,醫護人員必須先對病患或家屬解釋內容,再請對方簽名。如果是在診間,光是協助病患或家屬完成電子簽章就要耗費不少功夫,甚至很可能影響到醫生看診。因此,作法上便初步規劃,門診就改為集中簽章,先印出一張QR Code單據,並且設立獨立的簽章區,讓醫護人員對病患或家屬解釋完後,再行簽名。同理,住院櫃檯與開刀房也會逐步落實。

王立峯提到,智慧醫療並不是買台設備或找一個解決方案就能完成,過程中需要經過討論、協調與設計,還要各單位跨部門協調以及流程改善,這才是智慧醫療需要克服的地方,也才能真正改善現有機制的痛點。「如果都要靠個人的記憶或經驗才有辦法知道怎麼做,那麼新進的醫護人員該怎麼辦?他們沒有辧法那麼快累積所有相關的經驗,這中間的落差可能導致問題發生,而運用大數據、AI,就能有效提醒醫護人員,減少出錯機率,還能提升醫療品質,減少醫療糾紛。」

衛生福利部臺北醫院資訊室主任王立峯認為,智慧醫療其實可以視為人與儀器的進階協作。

然而,他也不諱言,在數位化與智慧化的過程中,也遇過IT人力不足、預算資源不夠的挑戰,即便所有過程都克服了,最終醫護人員是否願意接受作業模式改變,也是一大關鍵。「所以,部立臺北醫院成立了資訊小組,由副院長領軍,找來醫師與護理師擔任醫療資訊醫師以及資訊護理師,與IT同處一線,互相學習,他們將化身為種子教師負責教授醫護人員,推動作業模式的改變。」

王立峯強調,流程改善是智慧醫療非常重要的一環,因為跨科室,所以流程必須要更簡化、正確與迅速,而面對流程改變,醫護人員也要跟著改變,「為什麼部立臺北醫院一天可以承接3,000個PCR,還包含過健保卡與收費,而且第二天就能產出報告,但其他醫院一天只有300個PCR的量能,細節就在程式、流程與團隊。」 


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